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公开(公告)号：CN115393079A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210858984.1
申请日：2022-07-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明本发明涉及区块链领域，具体涉及一种可随机化和溯源审计的跨链交易方法、设备和介质，该方法包括审计机构生成公共参数和陷门密钥，数据消费方生成公私钥对；数据消费方通过公钥构造谜题并生成相应的零知识证明；当数据提供方接收到谜题及其对应的零知识证明时，验证谜题的有效性；随机化接收到的谜题，将随机化后的谜题发送给中介；审计机构运行Link算法，通过陷门密钥寻找整个交易过程中各个谜题间的关联，重构交易链条，锁定交易中的不诚实方及其背离协议的恶意行为。本发明可以实现审计方在不侵犯用户身份隐私的同时进行溯源审计，提供了监督追责的手段，减少恶意攻击的发生，同时谜题兼具的可随机化性质也保留了匿名性。
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公开(公告)号：CN111726363B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010587721.2
申请日：2020-06-24
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/06 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/242
Abstract: 本发明公开了一种基于属性的多用户连接关键字可搜索加密方法，该方法包括下述步骤：可信机构初始化系统参数，每个用户将自身属性集合发给可信机构，可信机构为每个用户派发解密私钥；数据拥有者制定访问策略结构，采用对称密钥将文件加密成文件密文，将文件的关键词加密成关键词密文，把关键词密文、文件密文发给云服务器；数据使用者采用可信机构派发的私钥加密要检索的关键词，采用私钥生成关键词陷门，将关键词陷门发给云服务；云服务器检测数据使用者是否符合访问策略，如果符合则进行关键词的匹配，如果关键词匹配成功，则将相关联的文件密文形式发给数据使用者。本发明通过检索多个关联关键词，有效地缩小结果范围，实现更为精确的检索。
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公开(公告)号：CN112839046B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110047214.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的可追踪的匿名众包方法及系统，该方法包括以下步骤：初始化众包，通过注册机构生成主公钥和主私钥；注册，用户、任务请求方分别通过注册机构进行注册；发布众包任务，通过任务请求方将众包任务发送到区块链中；参与众包任务，用户发送提交结果；验证提交结果，对提交结果进行验证操作；追踪提交多次用户，验证者根据认证令牌检查用户是否提交多次，链接同一用户的提交结果，追踪提交多次用户的身份；分发奖励，对提交结果符合众包任务要求的用户进行奖励。该方法达到访问控制和任务保密性的同时，保证打开公平和交换公平，实现公开可追踪的追责机制，允许任何人追踪参与达到两次的用户，平衡隐私和可追责的关系。
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公开(公告)号：CN112600850B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011516176.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了可追踪的基于属性的匿名认证方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：系统初始化，通过设置算法生成主公钥和主私钥；用户匿名凭证生成，通过交互的匿名凭证生成算法生成用户的匿名凭证；匿名认证消息，通过认证算法对消息进行认证；验证认证，通过验证算法验证得到的认证；追踪二次认证用户，若某个用户认证了两次，任何人都可以通过追踪算法去追踪认证了两次的用户。本发明在现有匿名认证的基础上，实现了注册匿名和认证匿名的更强隐私保护，即完全匿名性，具有一定的访问控制功能，同时实现了允许任何人可公开追踪的功能，在提供强隐私保护的前提下平衡了匿名性和责任性。
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公开(公告)号：CN108319659B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810013996.8
申请日：2018-01-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/51 , G06F16/953 , G06K9/62 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于加密图像快速搜索的社交发现方法，该社交发现方法针对现有技术中基于加密图像快速搜索的社交发现方案存在两个问题，即需要大量的存储空间以及消耗大量的搜索时间，提出了一种云环境下基于加密图像快速搜索的解决方案，首先预先构建描述用户图像内容的基于MD‑algorithm的可搜索的加密索引，该索引与用户图像一起存储在云服务器上，再通过安全相似性运算检索匹配用户的加密图像，找到具有相似图像的用户，从而实现好友推荐功能。与已有方案相比，所提出的解决方案不仅能准确的找到与目标用户具有相似图像的其他用户，而且还降低了存储空间以及提高了搜索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113114454A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110224926.9
申请日：2021-03-01
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种高效隐私的外包k均值聚类方法，包括以下步骤：获取用户和服务器，通过服务器生成和分发密钥，用于加密数据；获取样本数据集并进行预处理，得到预处理后的密文数据集，预处理包括创建哈希表、加密数据集；对预处理后的密文数据集进行基于剪枝策略且保护隐私的k均值聚类操作，基于剪枝策略且保护隐私的k均值聚类操作完成后，服务器在新的聚类中心上进行新一轮的聚类，直到聚类后的位图矩阵不再变化，则停止聚类；聚类结束后，用户通过密钥解密聚类结果；本发明使用了基于局部敏感哈希函数的剪枝策略从而减少了聚类过程中不必要的计算；不仅支持多用户的外包聚类，而且显著提高了聚类效率。
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公开(公告)号：CN112487468A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011516193.8
申请日：2020-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的可追踪的完全匿名电子投票方法及系统，该方法包括以下步骤：投票初始化，生成主公钥和主私钥；用户注册，结合主私钥通过注册机构为用户模块中每个用户生成匿名凭证；发布投票任务，通过选举委员会设定并公开投票要求；投票处理，结合主公钥生成选票并通过认证操作对选票进行认证，生成认证令牌，并投出该选票和认证令牌；验证选票，通过验证操作检查得到的认证令牌是否有效；追踪双投用户，通过追踪操作定位双投用户的认证令牌并推断出其身份信息；计票，筛选有效选票并计算投票结果。本发明结合匿名凭证方案、零知识证明方案保证了完全匿名性，实现了访问控制功能，进一步通过公开可追踪机制识别出双投用户。
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公开(公告)号：CN112217663A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010978442.9
申请日：2020-09-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量型卷积神经网络安全预测方法，包括以下步骤：通过训练样本构建网络安全预测模型；对网络安全预测模型进行滤波器剪枝，得到剪枝网络安全预测模型；对剪枝网络安全预测模型的模型参数进行编码，得到编码网络安全预测模型；将用户上传数据输入编码网络安全预测模型，对用户上传数据进行加密处理，得到密文；通过密文预测，得到密文预测结果，进而得到最终数据结果；本发明实现对数据的预测分析，并且保证云服务器不能获取用户的任何有效信息，同时用户也无法获得云服务器上面模型的任何信息。
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公开(公告)号：CN109615021A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811590868.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明属于机器学习领域，涉及一种基于k均值聚类的隐私信息保护方法，采用线性同态加密算法LHE结合加法同态加密算法Paillier对数据进行加密，得到密文数据，利用云服务端提供的计算服务实现对密文数据进行k均值聚类，得到密文聚类结果，客户端对密文聚类结果进行解密，得到明文聚类结果。本发明云服务端不获取用户的任何隐私信息，在实现聚类算法的同时保证用户的隐私信息安全，数据分析过程中数据信息不泄露，不仅有效地提高了用户数据的安全性，还大幅度地降低了客户端与云服务端之间的通信量，降低了通信成本，提高了机器学习效率，更适合应用到实际场景中去。
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公开(公告)号：CN108197499A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810025747.0
申请日：2018-01-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种可验证的密文数据范围查询方法，针对于各本地数据进行排序，得到三元组数据以及获取到各本地数据的前缀集合，将各本地数据的前缀集合存储在PBtree中；分别针对各三元组数据以及各前缀集合进行加密，同时将加密后的各本地数据存储于PBtree中的叶节点中；上述处理后的数据发送至云服务器中；通过该查询范围生成陷门，云服务器使用陷门在PBtree中搜索，最后将对应搜索到的叶节点中的密文数据返回，数据使用者对密文数据进行解密，根据解密后的数据判断获取到的数据大小是否连续确认云服务器返回的结果是完整的。本发明通过在PBtree叶节点存储额外信息，使得用户查询可验证，防止云服务器查询结果不完整。
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